梁玉成, 周 文

一、勞動參與的理論梳理

勞動參與作為一個社會現(xiàn)象，是由兩階段選擇過程最終形塑：階段一，全部勞動力年齡人口，通過某種機制的選擇，絕大部分進入勞動力市場，少部分不進入勞動力市場；階段二，進入勞動力市場的勞動力人口，絕大部分留在勞動力市場，某種選擇機制導(dǎo)致其中少部分人離開勞動力市場，并在一定時間內(nèi)，仍然沒有回到勞動力市場。因此，在調(diào)查時點觀察到的不在業(yè)人口，是由兩個截然不同的機制，按照前后次序疊加構(gòu)成的群體。但已有的勞動參與研究往往集中于不同類型勞動力人口的失業(yè)風(fēng)險，而將那些從來沒有進入勞動力市場的群體排除在分析之外(《中國失業(yè)問題與財政政策研究》課題組， 2005; 蔡昉等, 2004; 曾湘泉， 2004; 李實、鄧曲恒， 2004; 王誠， 1996; 吳忠民， 2003; 張翼， 2002)，因此這樣的研究是存在偏頗的。2012年的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查” (China Labor-force Dynamics Survey，簡稱 CLDS)顯示，在中國勞動力年齡人口中有16.26%的人從來沒有進入勞動力市場，扣除仍然在求學(xué)的人口，則有9.98%的勞動力年齡人口從來沒有進入勞動力市場，其平均年齡在40.66歲，而有勞動參與經(jīng)歷的勞動力人口的平均年齡在39.56歲。所以我們可以肯定，缺少勞動參與過程中雙重選擇所造成的群體的分析，將導(dǎo)致對這個勞動力研究核心議題的偏頗理解。

一、勞動力參與的階級視角

為了將這兩個群體納入統(tǒng)一的討論框架之中，本文引入Wright關(guān)于階級的劃分。不同于其他社會學(xué)家討論階層劃分時只包含那些勞動參與人口，Wright的劃分將沒有勞動參與的人口放在階級和階層的視角下進行討論。Wright以雇員和雇主作為維度，將人們劃分為雇傭勞動力、出賣勞動力以及既不出賣勞動力也不雇傭勞動力的三種類型；他又按照是否為收入而工作將人群劃分為工作和不工作兩類，兩者的交互就有了6個分屬于不同市場位置的群體(Wright， 2000),如表1所示。

顯然，雇主是一個有別于雇員的群體，其選擇工作或選擇不工作(食利)，往往因為考慮宏觀經(jīng)濟與社會環(huán)境、政策制度對資本回報率的影響。這與雇員的勞動參與選擇主要考慮的是勞動力稟賦的回報率是完全不同的。因此，在本研究中，我們將其排除在分析群體之外，我們將討論的群體僅限定在非雇主群體中(即表1的陰影所覆蓋的群體中)。

表1 Wright 對于階級的劃分

到底是哪些人屬于從來無勞動參與群體呢？按照Wright的分析，大致分為三類群體：家務(wù)勞動、被社會福利救濟的階層、永久性的殘疾人。第一類家務(wù)勞動是具有勞動能力的勞動者，出于理性考慮，其提供家庭勞務(wù)比自己出去工作，購買他人提供的家庭勞務(wù)更為經(jīng)濟，所以不進入勞動力市場；后兩類不進入勞動力市場的原因是其勞動能力受到限制使得勞動能力較低，因此受到勞動力市場的排斥(Wright， 2000)。這其中，婦女不參與勞動力市場被廣泛討論。大量的經(jīng)驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，婦女由于家庭撫養(yǎng)而放棄工作；而放棄工作之后，由于減少了工齡，減少了工作的培訓(xùn)，工作技能因此而貶值；即使重新參加工作，她們也有更大的可能離開勞動力市場(Hill， 1983; Jacobsen and Levin， 1995; Waite and Stolzenberg， 1976) 。另外，也有數(shù)據(jù)證明了健康狀況與勞動參與率之間具有很強的相關(guān)關(guān)系(Parsons， 1982; Stern， 1989)。因此，Wright的理論提醒我們，無勞動參與群體相對于勞動參與群體來說，在性別、家庭結(jié)構(gòu)及健康狀況等方面有差異。

二、勞動力參與的失業(yè)風(fēng)險視角

勞動力雖然進入了勞動力市場，但要隨時面對來自于勞動力市場的風(fēng)險。勞動力所面對的不確定性來源于市場環(huán)境，不同的市場結(jié)構(gòu)中，工作機會的分布不一樣，勞動力的失業(yè)風(fēng)險也不一樣(Mouw， 2000; Simler ，1964)，不同社會階層的勞動者處在不同的勞動力市場結(jié)構(gòu)之中。其中最主要的市場結(jié)構(gòu)差異是二元勞動力市場理論以及進一步發(fā)展起來的內(nèi)部勞動力市場理論，下面我們對有關(guān)理論做一個簡潔的梳理。

二元勞動力市場理論認(rèn)為，勞動力市場由相對隔離的兩個勞動力市場構(gòu)成，主要勞動力市場(primary labor market)與次要勞動力市場(secondary labor market)。主要勞動力市場的特征是收入高、工作環(huán)境良好、工作穩(wěn)定安全、升遷機會多；而次要勞動力市場的特征是工資低、工作環(huán)境惡劣、工作不穩(wěn)定、缺少上升空間(Piore，1972; Reich et al., 1973)。在1975年的文章中，Piore及其合作者進一步將主要勞動力市場劃分為高層主要勞動力市場 (upper primary labor market)與低層主要勞動力市場 (lower primary labor market)。高層主要勞動力市場包括專技性工作和管理行政工作，工作特征具有創(chuàng)造性、自主性、受較少的控制、收入及地位高，并有較高的職業(yè)流動和工作轉(zhuǎn)換，且職位多會晉升而不會停滯或下降；低層主要勞動力市場則鼓勵服從性和依賴性、接受權(quán)威紀(jì)律、工作穩(wěn)定但收入較低，如事務(wù)性工作與技術(shù)性工作等，具體的劃分如表2所示。

表2 Piore對勞動力市場的分類

他們根據(jù)這個類型劃分進一步研究二元勞動力市場與失業(yè)的關(guān)系，認(rèn)為主要勞動力市場的失業(yè)風(fēng)險低，而次要勞動力市場的失業(yè)風(fēng)險高(Doeringer and Piore, 1975)。類似的研究還來自Dickens 和 Lang，他們研究勞動力市場分割與長期性失業(yè)的關(guān)系，預(yù)測次要勞動力市場的人失業(yè)的持續(xù)期比主要勞動力市場的人更長(Dickens and Lang, 1993)。另外，有研究者發(fā)現(xiàn)次要勞動力市場的勞動者因工作條件差、收入低，其工作動機較低，有結(jié)束就業(yè)的動因，因此其自愿性與非自愿性的離職意愿較高(Schervish, 1983)。大量的研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，次要勞動力市場的勞動者失業(yè)率更高，例如，采用1986年英國六個主要勞動力市場的數(shù)據(jù)，Theodossiou和Yannopoulos等人發(fā)現(xiàn)，次要勞動力市場的人失業(yè)的持續(xù)期風(fēng)險更高。他們認(rèn)為次要勞動力市場的勞動者面臨更加頻繁的失業(yè)，這些勞動者在工作中承受不成比例的高失業(yè)負擔(dān)，這也是人口中失業(yè)經(jīng)歷分布不平等的原因之一(Theodossiou and Yannopoulos, 1998)。Bartlett和Haas運用美國1970年至1994年間的失業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)25年間主要勞動力市場的失業(yè)率平均為3.6%，而次要勞動力市場的失業(yè)率平均為7.8%(Bartlett and Haas， 1997)。Waddoups和Assane的研究發(fā)現(xiàn)，教育可以解釋高層主要勞動力市場和低層主要勞動力市場的失業(yè)風(fēng)險，但是無法解釋次要勞動力市場的失業(yè)風(fēng)險(Waddoups and Assane， 1992)。

Piore對二元勞動力市場的進一步分析發(fā)現(xiàn)，主要勞動力市場之所以失業(yè)風(fēng)險低，主要原因在于他們通過內(nèi)部科層制度等內(nèi)部勞動力市場制度來減少系統(tǒng)運行的不確定性(Piore and Doeringer， 1971; Stark， 1986)。雖然外部不確定性不能控制，但是在內(nèi)部勞動力市場中，企業(yè)盡力控制內(nèi)部的不確定性：將企業(yè)與工人連系在一起，創(chuàng)造更大產(chǎn)出，減少不確定性。內(nèi)部勞動力市場，從管理者角度來看，企業(yè)給予工人的訓(xùn)練，為使工人不將技能訓(xùn)練的投入帶走，故提高工資、升職機會以留住熟練工人，提供長期刺激以確保工人在生產(chǎn)中努力發(fā)揮水平。從工人角度看，風(fēng)險在于失業(yè)及再就業(yè)的成本的不確定性，故工人樂意接受。采用內(nèi)部勞動力市場的往往是中間階層，而非社會階層的頂端或底端。因此，中間階層的職業(yè)風(fēng)險低，但一旦離開勞動力市場，再回歸勞動力市場的風(fēng)險則增大(Bulow and Summers, 1986; Doeringer and Piore, 1985; Piore and Doeringer, 1971)。

通過以上的理論及相關(guān)的文獻回顧，我們推論，高層主要勞動力市場、低層主要勞動力市場和次要勞動力市場存在不同的失業(yè)規(guī)律。勞動力市場對勞動力的選擇和排斥，對于這幾類勞動力市場，也許存在不同的作用機制。

為了統(tǒng)一模型進行量化分析，本研究將上述勞動力市場的類別化測量轉(zhuǎn)化為社會經(jīng)濟指數(shù)(Socio-economic Index, SEI)，將其作為標(biāo)定個體在社會分層結(jié)構(gòu)中的位置的指標(biāo)。SEI是根據(jù)個體的職業(yè)類別經(jīng)過轉(zhuǎn)換的綜合社會地位得分。我們將高層主要勞動力市場、低層主要勞動力市場和次要勞動力市場的各類職業(yè)，計算其平均SEI得分*必須說明的是，這個轉(zhuǎn)化存在的簡化可能造成誤差。我們在計算平均分時并沒有依據(jù)每個類別中的職業(yè)分布數(shù)量進行加權(quán)來計算加權(quán)平均數(shù)，而只是計算出簡單平均數(shù)。但是這里的分類可以看做類似于分層，層次具有高度同質(zhì)性，層間具有高度異質(zhì)性，因此同質(zhì)性的層內(nèi)群體是否加權(quán)，其誤差遠小于層間差異，所以在沒有每個類別內(nèi)職業(yè)分布的具體信息的情況下，簡單平均加權(quán)可以接受。，結(jié)果列在表2下端。這樣處理將是后續(xù)研究展開的測量基礎(chǔ)，在文章的第五部分將會具體介紹。

三、勞動力參與的再選擇視角

勞動參與過程的復(fù)雜性還在于，勞動力并不是退出勞動力市場后就終結(jié)了勞動參與，還會自主選擇嘗試進入勞動力市場，或者放棄再進入勞動力市場的努力。所以這個過程是兩個子過程的疊加：勞動力市場對勞動力的選擇性排斥以及勞動力對勞動力市場的再選擇。

按照前面的分析，勞動力市場對勞動力的選擇性排斥，可能在不同的勞動力市場有著不同的作用機制。主要勞動力市場的雇主不僅希望雇傭那些高教育程度的人，更需要那些具有與工作相關(guān)的特殊知識和技能的人。因此主要勞動力市場的勞動者往往需要長期的內(nèi)部培訓(xùn)，而對于雇員來說，與這些內(nèi)部培訓(xùn)相關(guān)的成本可以被認(rèn)為是投資成本。所以，失業(yè)對于主要勞動力市場和次要勞動力市場的勞動者作用是不一樣的。主要勞動力市場的勞動者失業(yè)，先前的內(nèi)部培訓(xùn)技能失去作用，而又面臨新的培訓(xùn)成本。他們一旦離開了勞動力市場，其再工作的風(fēng)險，會大于次要勞動力市場的個體(Smith 1990; Winter-Ebmer and Zweimüller, 1992)。

另外，一份好的工作并不僅僅提供給勞動者收入，勞動者在勞動力市場中期望獲得的收益是多方面的，涵蓋收入、福利(假期、保險、醫(yī)療等)、工作時間的合理、職業(yè)的社會聲望、培訓(xùn)和提升的機會、較低的職業(yè)風(fēng)險(如失業(yè)，欠薪等)、技術(shù)上的成就感、自我控制空間、權(quán)威感、組織狀況良好等。其中包含大量非收入因素，人們像追求收入一樣追求非收入性利益的獲得(Jencks et al., 1988)。因此，等級越高的工作，勞動者從中獲得的東西越多，人力資本的回報也越高。就像Smith認(rèn)為的，人力資本的收入回報是分割的，階層位置越高的個體的回報越高，超過其人力資本的社會平均值(Smith, 1990)。換句話說，不同社會階層的人，再就業(yè)的回報不一樣，再就業(yè)的機制也是不一樣的。以上的理論都使得我們有理由相信，如果勞動力市場對勞動力的選擇和排斥，在高層主要勞動力市場、低層主要勞動力市場和次要勞動力市場有著不同的作用機制的話，那么其再進入相應(yīng)勞動力市場的作用機制，也應(yīng)該不會是一致的。一些對中國下崗職工再就業(yè)的研究也發(fā)現(xiàn)，不同層次的勞動者再就業(yè)的模式不一樣(張翼，2002)。

所有上面的理論猜想，均需要在中國現(xiàn)實的勞動場域中加以驗證。文章首先介紹我們使用的數(shù)據(jù)及其處理方法，建立勞動參與的類型學(xué)劃分；接下來分析勞動參與過程的影響因素；最后通過勞動參與的回報差異分解進一步分析勞動參與的選擇性及勞動力市場的隔離。

二、勞動參與的基本描述

(一)研究數(shù)據(jù)

本文使用的是2012年的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查” (China Labor-force Dynamics Survey，簡稱 CLDS)*“中國勞動力動態(tài)調(diào)查”是中山大學(xué)三期“985”項目，該調(diào)查涉及除港澳臺、西藏、海南之外的29個省、市、自治區(qū)，303個村居。共完成村居問卷303份，家庭問卷10 612份，個體問卷16 253份。的數(shù)據(jù)，該調(diào)查成功訪問到15—64歲的勞動年齡人口15 682人，其中城鎮(zhèn)地區(qū)5 696人。CLDS對勞動力的參與過程的調(diào)查問題經(jīng)過精心的設(shè)計，調(diào)查詢問了被訪者“是否有過工作經(jīng)歷”；對于有過工作經(jīng)歷的人，繼續(xù)詢問了“自2011年1月份以來您有沒有過工作經(jīng)歷”；對于2011年1月以來有過工作經(jīng)歷的人，繼續(xù)問“當(dāng)前是否有工作”，并進一步詢問了其2011年1月份以來最近的或目前的工作情況。而對于目前處于不在業(yè)狀態(tài)的人，CLDS調(diào)查了他們的失業(yè)原因、生活來源等多種信息。對于所有有過工作經(jīng)歷的人，CLDS還進一步調(diào)查了其工作史情況。CLDS所包含的豐富的勞動參與的信息，是較佳的分析勞動參與過程的實證材料。

(二)勞動力參與的類型學(xué)劃分與基本情況

首先，我們的研究將學(xué)生和已經(jīng)退休的人口排除在外，因為這些人目前依法在制度上不需要進入勞動力市場，是正常的處在勞動力市場之外的人口，不屬于我們要討論的勞動參與過程的人口。其次，我們還將農(nóng)村勞動力排除在外，因為農(nóng)民身份本身就被認(rèn)為其處于在業(yè)狀態(tài)，目前的調(diào)查均無法準(zhǔn)確測量農(nóng)村的在業(yè)與不在業(yè)的問題。最后，我們將64歲及以上的勞動力排除，這部分高齡人口就業(yè)的選擇因素比較特殊，我們著力于研究正常的勞動力參與過程的選擇性因素。

將這三部分人口排除之后，我們共得到城鎮(zhèn)勞動力4 545人，依據(jù)“是否有過工作經(jīng)歷”、“調(diào)查時點是否在業(yè)”、“2011年以來是否失去過工作”三個指標(biāo)，將所有勞動力劃分為未進入勞動力市場，不在業(yè)，失業(yè)再就業(yè)和一直在業(yè)4種類型。具體的如表3所示，其中失業(yè)再就業(yè)和一直在業(yè)兩類是2012年調(diào)查時點處于在業(yè)狀態(tài)的勞動力。在業(yè)人口(包括“一直在業(yè)”與“失業(yè)再就業(yè)”兩類)占勞動力的71.3%，從未進入勞動力市場的勞動力占9.1%，而不在業(yè)的人口占19.6%。

表3 CLDS城鎮(zhèn)勞動力的勞動參與情況 單位：人、%

至此，我們依據(jù)勞動參與過程，得以構(gòu)建本研究的三個研究因變量。首先，比較從未進入勞動力市場的人與進入過勞動力市場的人的特征，從而建構(gòu)第一個研究因變量“是否進入勞動力市場”，未進入勞動力市場的人我們定義為0，而進入勞動力市場的人定義為1。其次，在進入勞動力市場的人中，我們比較不在業(yè)與在業(yè)人口的特征，分析失業(yè)概率受哪些因素的影響。由此構(gòu)建我們第二個研究因變量“是否在業(yè)”，不在業(yè)的人定義為0，在業(yè)的人定義為1。最后，不在業(yè)的勞動力，有些人又重新回到勞動力市場，而有些人沒有回來，我們對比他們的特征，分析再就業(yè)成功概率受哪些因素的影響。從而構(gòu)建我們第三個研究因變量“是否成功再就業(yè)”，不在業(yè)的人定義為0，失業(yè)再就業(yè)的人定義為1。

三、勞動參與的選擇過程

(一)研究對象的基本狀況

勞動參與的三種類型，是否存在社會過程的選擇性呢？下文表4比較了不同類型勞動力的社會人口特征的差異。

首先，通過比較從未進入勞動力市場與進入勞動力市場的勞動力可以發(fā)現(xiàn)，從未進入勞動力市場的勞動力中，女性比例更大，教育年限更低，黨員比例更低，家庭人均年收入越少。具體來看，從未進入勞動力市場的勞動力71%都是女性，而進入勞動力市場的勞動力50%是女性，差異非常明顯。另外，從未進入勞動力市場的人，平均教育年限是8.45年，而進入勞動力市場的人，平均教育年限是10.74年；從未進入勞動力市場的人，黨員的比例只有4%，而進入勞動力市場的人，黨員比例為14%；從未進入勞動力市場的人，家庭人均年收入1.68萬元，而進入勞動力市場的人，家庭人均年收入2.57萬元。兩者比較，這些因素差異都較大。

其次，比較在業(yè)勞動力與不在業(yè)勞動力可以看到，不在業(yè)勞動力平均年齡比在業(yè)勞動力年齡更大，女性比例更高，教育年限更低，黨員的比例更低，社會經(jīng)濟地位更低，家庭人均年收入更少。兩者在多個選項之間的差異都比較明顯，例如女性比例，不在業(yè)勞動力的女性比例為71%，而在業(yè)者女性的比例只有44%。例如社會經(jīng)濟地位，在業(yè)者的社會經(jīng)濟地位平均得分是43.91，而不在業(yè)者的社會經(jīng)濟地位平均得分是38.59。

最后，比較不在業(yè)者與再就業(yè)者兩者的差異，兩者都失去過工作，只是當(dāng)前再就業(yè)者成功找到工作回到勞動力市場，而失業(yè)者繼續(xù)失業(yè)，到底回來的人與不回來的人差異有多大？從表4列出的社會人口學(xué)特征來看，差異非常明顯。例如，再就業(yè)者平均年齡30.91歲，而不在業(yè)者平均年齡42.93歲；又如，再就業(yè)者女性比例43%，而不在業(yè)者女性比例為71%。

表4 不同勞動參與類型勞動力的社會人口特征差異

通過表4的對比，我們確實可以看到三個勞動參與過程具有非常大的選擇性，那么該從何種角度去分析這種選擇性呢？我們通過分析不在業(yè)者的失業(yè)原因以及他們不找工作的原因等資料建立接下來的分析框架。從失業(yè)的原因來看，由于照顧家人、生孩子等家庭因素而失業(yè)的比例接近40%；由于健康、技能不足等個人因素失業(yè)的比例接近30%；還有部分是由于從事季節(jié)性工作，做生意暫時失敗等導(dǎo)致的失業(yè)。從不去找工作的原因來看，由于年齡問題、健康問題、技能問題不去找工作的人占到50%；由于需要照顧家人而不去找工作的人占到30%；由于沒有合適的工作，找不到工作等社會或其他復(fù)雜因素而不去找工作的人占9%。

通過對不在業(yè)者失業(yè)原因與不去找工作原因的歸納，我們決定從個人因素、家庭因素和社會因素三個方面去探討勞動參與過程的選擇性。個人因素方面，主要考慮年齡、性別、教育、社會經(jīng)濟地位、健康等因素。其中對于目前失業(yè)者的社會經(jīng)濟地位，是通過其失業(yè)前的工作來測量的；健康指標(biāo)指的是自評健康，CLDS詢問了自我感覺的健康程度并且進行評分。

家庭因素方面，主要考慮家庭規(guī)模、外出人口規(guī)模以及家庭社會地位三個因素。家庭規(guī)模越大，家庭負擔(dān)越重，可能需要照顧的人也越多，通過這個指標(biāo)測量家庭負擔(dān)；外出人口規(guī)模主要考慮的是家庭外出人口為家里人的求職提供的可能的信息和途徑；家庭社會地位通過家庭平均SEI進行測量，放入它的原因是高階層的家庭，家庭積累多，出身于這種家庭的人不需要急迫地進入勞動力市場尋求收入。

社會因素方面考慮的指標(biāo)有兩個：一個是社區(qū)找工作使用關(guān)系的平均水平，因為關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的存在便利人們的求職，通過這個指標(biāo)測量勞動者所處環(huán)境中找工作使用關(guān)系的普遍程度；另外一個指標(biāo)是社區(qū)平均在市場部門工作的比例。因為在失業(yè)和不找工作的原因分析中可以看到，由于工作性質(zhì)而導(dǎo)致的失業(yè)，由于市場沒有合適的工作而不去找工作的情況占有一定的比例。這可能與社會市場結(jié)構(gòu)有關(guān)，而一個地區(qū)市場部門比例越高，勞動者的選擇性更多，可能會影響其勞動參與?；诖?，我們建構(gòu)后面的分析模型。

(二)分析模型

由于所有的因變量都是二分變量，我們采用logit模型分析其概率的決定因素，如公式(1)所示。另外，我們認(rèn)為勞動力參與與退出受一個地區(qū)宏觀社會經(jīng)濟因素影響較大，同一個地域的勞動者，可能因為附近工廠效益不好而大量下崗，這樣他們便共享了相同的社區(qū)背景，而這種背景對我們的研究有直接影響，因此不將第二層次產(chǎn)生的方差區(qū)分出來，無法滿足回歸分析獨立性的要求。我們采用多層次模型的回歸方式解決非獨立性問題。

(1)

其中β0j=β0+υ0j

(2)

多層次模型與普通模型區(qū)別的地方在于β0j，如公式(2)所示，β0j表示截距的隨機變化，這是隨機截距模型與簡單回歸模型的區(qū)別之處。簡單回歸模型只有一個截距β0，為固定變量。而隨機截距中有j個截距，是隨著第二層次社區(qū)的變化而變化的。β0為平均截距，反映了X各層次對Y的平均效果。而為隨機變量，表示第j個社區(qū)的y平均估計值β0j與β0之間的差異，反映了第j個社區(qū)對y的隨機效應(yīng)。

在模型結(jié)果的呈現(xiàn)方式上，我們采用系數(shù)集束化的方式，比較個人因素、家庭因素和社會因素因變量的影響。系數(shù)集束化是Heise創(chuàng)立的一種后估計方法，這種方法得出的系數(shù)集束是一系列變量通過一個潛在變量對因變量的影響。這種估計不是檢驗的，它只是在模型中呈現(xiàn)結(jié)果的不同方式。這種方法主要的作用是比較一系列變量的相對影響強度。這種相對影響強度是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的，標(biāo)準(zhǔn)差都是1，所以可以直接進行比較(Heise ，1972)。

下面是系數(shù)集束化的轉(zhuǎn)換方法，公式(3)是將公式(1)中的自變量分為三個系列，前面兩個系列的變量集合是我們需要呈現(xiàn)的兩個潛在變量，我們想知道這兩個潛在變量各自總的效應(yīng)并要進行比較。通過Sheafcoef將第一系列變量的效應(yīng)轉(zhuǎn)換成一個主變量的效應(yīng)，將第二系列變量的效應(yīng)轉(zhuǎn)換成另一個主變量的效應(yīng)，其他不需要考察的原有自變量不變，如公式(4)所示。第一個主變量的分解函數(shù)，如公式(5)所示，另一個主變量的分解函數(shù)，如公式(6)所示。

(3)

(4)

其中：

(5)

(6)

(三)實證結(jié)果及其討論

首先看進入勞動力市場模型，集束化系數(shù)顯示個體因素的影響最大，家庭和社會因素有影響，但是影響不是特別強。另外我們的分析結(jié)果部分驗證了Wright的理論，即不進入勞動力市場的個人，主要是身體殘疾的人和家庭負擔(dān)過重的人。我們的結(jié)果發(fā)現(xiàn)：家庭規(guī)模越大，勞動者進入勞動力市場的概率越低，可能是家庭規(guī)模越大，家務(wù)負擔(dān)越重，不進入勞動力市場的人越多；身體越健康，進入勞動力市場的概率越高，不過這種結(jié)果沒有通過顯著性檢驗。

具體來看，年齡、性別和教育等個人因素顯著影響進入勞動力市場的概率。年齡越高，進入勞動力市場的概率越高，但年齡的平方的影響是負向的。說明年齡高到一定程度之后，隨著年齡增長，進入勞動力市場概率降低，有部分較高年齡的人一開始就沒有進入勞動力市場。從性別來看，男性相對于女性進入勞動力市場的概率高1.77倍。從教育程度來看，教育程度越高的人，進入勞動力市場的可能性也越大?？偟膩碚f，從來不進入勞動力市場的人更多可能是低年齡段、低教育程度的女性。社會因素方面，社區(qū)平均使用關(guān)系找工作的比例提高1個百分點，進入勞動力市場的概率將提高23.79倍，這說明就業(yè)市場中關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的普及程度能夠提高勞動者進入勞動力市場的概率。

失業(yè)模型中，從集束化系數(shù)來看，個體因素同樣是最重要的影響因素。前面分析過的社會人口學(xué)特征基本上都對失業(yè)概率有顯著影響，這說明，失業(yè)與在業(yè)，存在非常大的選擇性，而且主要是以個人特征為主的勞動稟賦的差異，社會地位越低、女性、低教育程度、非黨員等因素都顯著增加失業(yè)風(fēng)險。家庭和社會因素發(fā)揮的作用很小，社會因素中，社區(qū)市場部分工作比例有顯著作用，它的比例越高，失業(yè)的概率越低。社區(qū)市場部門工作比例是一個間接測量市場化程度的指標(biāo)，市場化程度越高，就業(yè)越多樣化，失業(yè)的概率越低。

失業(yè)者重回勞動力市場模型中，個人因素發(fā)揮非常顯著的作用。集束化系數(shù)顯示，個人因素的效應(yīng)是家庭和社會因素的3—5倍。性別和教育年限發(fā)揮顯著的作用，男性再就業(yè)成功率比女性高4.132倍，教育年限每提高一年，再就業(yè)成功的概率提高14.3%。另外，模型結(jié)果還發(fā)現(xiàn)找工作環(huán)境中關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的普及程度能夠提高再就業(yè)成功的概率。

表4 勞動參與概率的logit回歸分析結(jié)果

從模型分析來看，勞動參與三個過程主要受到以勞動力稟賦特征為主的個人因素的影響。與個人因素相比，家庭和社會的影響相對較小。為了進一步檢驗這個結(jié)果，我們分不同年齡段進行模型分析，因為不同年齡段的勞動者面臨不同程度的家庭環(huán)境因素和社會因素的影響，個體、家庭和社會因素各自影響效應(yīng)的大小會有所不同。表5展示了分開六個模型后的結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，六個模型中，全部都是個人因素發(fā)揮最主要的作用，與前面模型結(jié)果一致。另外，相互對比可以發(fā)現(xiàn)，年輕年齡段的勞動過程更多受個人因素的影響，而年老年齡段的勞動過程受家庭因素的影響更大。

表5 不同年齡勞動力的個人、家庭與社會因素對勞動參與過程的效應(yīng)

通過勞動參與的選擇過程分析得到的基本結(jié)論是，相較于家庭因素和社會因素，個人因素是影響勞動參與過程的關(guān)鍵因素，其集束化系數(shù)幾乎是家庭因素和社會因素的集束化系數(shù)的2倍以上。這顯示出個體的勞動力稟賦特征才是最主要的影響勞動參與的選擇的參數(shù)。

四、勞動力市場的回報差異

那么勞動力稟賦特征是如何影響勞動參與的選擇的呢？是稟賦的差異影響了勞動者的選擇，還是稟賦的價格影響勞動者的選擇呢？勞動者參與市場的主要回報是被訪者的社會位置，即SEI。理解SEI差異的來源，能夠讓我們更加清晰地看到市場參與回報的差異及其選擇過程。

組的SEI平均值之差可表述成：

(7)

我們對不同組SEI的差異進行分解如圖1顯示，可以清楚地將兩個類別組的SEI差異分解為稟賦差異導(dǎo)致的部分、來自于兩個類別組的勞動稟賦價格差異導(dǎo)致的歧視部分以及交互部分。

圖1 兩類別組間的SEI差異分解含義圖

具體的分解結(jié)果如表6所示*在SEI的分解中，只放入了年齡、性別、是否黨員、戶口和教育年限幾個變量，雖然SEI決定因素還有很多，但由于之前我們已經(jīng)得到以這些變量為主的個人因素對勞動選擇具有較大的影響，我們要了解這些個人勞動稟賦特征如何影響SEI，所以這里只采用了這些變量。。將就業(yè)人員與失業(yè)人員社會地位差異分解發(fā)現(xiàn)，資源稟賦造成的差異遠遠小于歧視造成的差異，因此勞動力稟賦的歧視性回報是主要原因。兩組間平均4.1的社會經(jīng)濟地位得分差異中，歧視造成的差異為2.85，占69.5%；資源稟賦造成的差異為0.58，占14.1%；不可解釋部分造成的差異占17.3%。即如果社會地位SEI由個人年齡、性別、是否黨員、戶口和教育年限幾個變量決定，即使失業(yè)人員和就業(yè)人員在這幾個因素上完全一樣，失業(yè)人員的社會地位得分還是會差很多，因為對于失業(yè)人員來說，這些因素對其社會地位得分的效應(yīng)是低于就業(yè)人員的。資源稟賦的主要來源是教育，而歧視的主要來源是年齡、教育年限和性別。

我們繼續(xù)將失業(yè)人員與再就業(yè)人員的社會地位得分差異進行分解，發(fā)現(xiàn)歧視造成的SEI差異基本沒有改變，從2.85輕微下降到2.57，而來自于資源稟賦的SEI差異則顯著上升，從0.58上升到2.15，這顯示再就業(yè)的人員是那些具有更好的勞動力資源稟賦的個體。

綜合上面的分析，我們認(rèn)為勞動力市場的歧視是造成勞動參與的不同選擇的主要原因。換句話說，失業(yè)者比之在業(yè)者，其社會地位的SEI得分低，主要是勞動力市場給了其較低的勞動稟賦價格。失業(yè)人口中再就業(yè)者的平均社會地位得到的提高，主要來源于那些資源稟賦高的再就業(yè)者群體,勞動力市場的歧視只有輕微的下降。這使得我們有理由懷疑，勞動力市場的歧視是否源于勞動力市場的區(qū)隔，即市場的歧視源于不同勞動者處在不同的勞動力市場，勞動者面臨的環(huán)境不一樣，勞動者勞動稟賦的價格不一樣，造成對勞動者的歧視。

表6 不同勞動參與選擇的SEI差異分解

五、勞動力市場的區(qū)隔與勞動力選擇

要證實上述問題，我們面臨的問題是既要區(qū)分不同的勞動力市場類型，又要分析不同勞動力市場中勞動稟賦的價格差異。要解決這兩個問題，我們首先采用的方法是將勞動力市場的類別轉(zhuǎn)化為社會地位得分，這在上文表2介紹Piore對勞動力市場的分類時已經(jīng)有所說明。其次，采用DFL分解方法對參與勞動力市場的后果進行反事實分析——看看當(dāng)失業(yè)者處于留在勞動力市場者所處的市場之中，即失業(yè)者以其勞動力稟賦，處于在業(yè)者的勞動力市場的回報機制之下，其可能的社會位置分布，然后將它與我們觀察到的真實的事實分布(失業(yè)者真實的失業(yè)前的社會位置分布)進行對比，比較不同勞動力市場的勞動者社會地位得分真實值與反事實的值之間的差異，從而發(fā)現(xiàn)勞動力市場的區(qū)隔以及其對在業(yè)勞動力和失業(yè)勞動力的影響與后果。在接下來的分析中，我們先分別介紹這兩種研究策略，再介紹研究的結(jié)果。

二元勞動力市場在中國的社會科學(xué)研究中經(jīng)常被提及，已有的研究主要分析了本地居民與外來勞動者的二元分割(嚴(yán)善平， 2007)；農(nóng)村戶籍居民與城市戶籍居民城市就業(yè)市場的二元分割(喬明睿等, 2009; 章元 、 高漢， 2011)；國有企業(yè)與非國有企業(yè)的勞動者的二元分割(蔡眆， 1998; 羅潤， 1999)；大學(xué)學(xué)歷與非大學(xué)學(xué)歷勞動者的市場分割(吳愈曉， 2011)。這樣的劃分方式都有其合理性，并且他們的研究也證實了這種分割，問題在于采用這種方式我們無法分析并證實需要驗證的不同勞動力市場中，失業(yè)者與在業(yè)者勞動稟賦具有的價格差異。我們的劃分方式是將高層主要勞動力市場的勞動者操作化為社會地位得分在51分以上的勞動者，主要以專業(yè)技術(shù)人員和國家黨政機關(guān)、社會團體、企事業(yè)單位負責(zé)人為主；將低層主要勞動力市場的勞動者操作化為社會經(jīng)濟地位得分在37—50分的勞動者，主要以專業(yè)性較強的服務(wù)業(yè)從業(yè)人員、生產(chǎn)與運輸設(shè)備操作人員以及低層辦事人員為主；將次要勞動力市場的勞動者操作化為社會地位得分37分以下的勞動者，主要以非技術(shù)性的服務(wù)業(yè)人員、生產(chǎn)與運輸設(shè)備操作人員和農(nóng)民為主。表7是我們的操作化與其他研究勞動市場分割主要指標(biāo)的對比。從對比中可以看到，無論從以往研究中采用的哪個指標(biāo)來看，我們采用的這種劃分方式與其他指標(biāo)都有高度的一致性。

表7 SEI得分劃分的勞動力市場類型與其他指標(biāo)對比 單位：%

接下來我們采用DFL分解方法對勞動參與的后果——SEI進行分解。前面我們已經(jīng)對不同組之間SEI均值的差異進行過分解，然而那種方法只能分解均值的差異，如果兩組SEI均值的差異不大，但是兩者的分布特征差異較大，就無法發(fā)現(xiàn)差異。實際上，那種方法就是假定兩組的分布特征是一致的，也就是說，他們處在相同的勞動力市場，而這種假定是存在問題的。

我們引入Dinardo-Fortin-Lemieux(DFL)分解方法。DFL分解法是經(jīng)濟學(xué)用于分解和分析收入的差異。我們將其引入到本研究之中用于分析SEI的差異，它的優(yōu)點是不需要對因變量進行參數(shù)設(shè)定，而事實上SEI的分布也很難進行分布參數(shù)描述。我們希望通過反事實的分布，結(jié)合前面的勞動力市場的劃分，證實勞動力市場區(qū)隔是價格歧視的原因，并從這種分布中發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致不同勞動力市場價格差異的主要因素。

我們假設(shè)fi(sei|x)是在給定第i個類別組的個體勞動力人力資本特征x時候的勞動力市場位置SEI。i有兩個組別，例如分別為失業(yè)組和在業(yè)組。f失業(yè)組(sei|x)和f在業(yè)組(sei|x)分別代表失業(yè)組的人力資本在勞動力市場中的社會位置報酬價格和在業(yè)組的社會位置報酬價格，其差別就是兩個類別組勞動力特征的市場價格的差異。我們定義H(x|i=失業(yè)組)和H(x|i=在業(yè)組)分別代表這兩個類別組勞動力的特征的分布。因此，失業(yè)組的SEI分布為：G(sei|i=失業(yè)組)=f在業(yè)組(sei|x)·H(x|i=失業(yè)組)，在業(yè)組的SEI分布為：G(sei|i=在業(yè)組)=f在業(yè)組(sei|x)·H(x|i=在業(yè)組)。

圖2 男性失業(yè)組反事實SEI分布及對比

研究分別估計了失業(yè)者與在業(yè)者的事實SEI分布和失業(yè)者如果處于在業(yè)者的勞動力市場下的反事實SEI分布。圖2左圖的虛線為失業(yè)者的SEI核密度估計；實線在同一組的左右兩個圖都是一致的，代表失業(yè)者以其勞動力特征，在獲得了在業(yè)者的勞動力市場價格下的SEI反事實核密度估計，右圖虛線代表留在勞動力市場的勞動力的事實SEI核密度估計。圖2左圖顯示出失業(yè)者的SEI事實核密度估計在反事實SEI核密度估計的左方，這意味著如果失業(yè)者進入勞動力市場，其社會地位會得到一定的提高(變化到右邊，整體獲得較高的SEI分布)。對比圖2右圖我們知道，即使男性失業(yè)者得到了在業(yè)者的勞動力市場回報價格，其職業(yè)分布也是低于目前留在勞動力市場的勞動力的SEI分布的。

有趣的地方在于，圖2左圖顯示，以SEI得分50左右為分界線，50分之上被低估的程度顯著大于50分之下的群體。而圖2右圖中也以SEI得分50左右為分界線，失業(yè)者的SEI反事實核密度分布(實線)在此得分之上幾乎均在在業(yè)者的SEI事實核密度分布(虛線)之下，顯示出對于高層主要勞動力市場(SEI在50分以上的社會位置)而言，男性失業(yè)者即使給予了在業(yè)者的價格，具有可以承擔(dān)這類工作的勞動力稟賦的人數(shù)也是不足的；相反，對于低層主要勞動力市場和次要勞動力市場(SEI在50分以下的社會位置)，則具有這類勞動力稟賦的人數(shù)是超過在業(yè)者的。因此，具有承擔(dān)高層主要勞動力市場的勞動力稟賦的勞動力的失業(yè)，與具有承擔(dān)低層主要勞動力市場和次要勞動力市場的勞動力稟賦的人是不同的：承擔(dān)高層主要勞動力市場的勞動力失業(yè)，是因為其勞動力稟賦價格被更為嚴(yán)重地低估才離開勞動力市場；低層主要勞動力市場和次要勞動力市場中的失業(yè)者離開勞動力市場，則是雙重的原因，一是勞動力稟賦的價格被低估，二是這類低勞動力稟賦的人的數(shù)量超過了勞動力市場的需求。因此，可以看到，失業(yè)者所處的勞動力市場與在業(yè)者的勞動力市場是區(qū)隔的，一方面在于其勞動力稟賦的價格被低估；同時高層主要勞動力市場的勞動力與低層主要勞動力市場和次要勞動力市場也是相區(qū)隔的，高層主要勞動力市場的失業(yè)者的勞動力稟賦被低估情況更為嚴(yán)重；低層主要勞動力市場和次要勞動力市場中低勞動力稟賦的人供給過多。圖3是女性勞動力參與者的DFL分析。

圖3 女性勞動者失業(yè)組反事實SEI分布及對比

基本上女性和男性的情況大體一致，對于男性勞動力的結(jié)論幾乎都適用于女性，只存在著輕微的差異：女性在低層主要勞動力市場和次要勞動力市場中低勞動力稟賦的人供給過多的程度略低于男性，在高層主要勞動力市場的失業(yè)者的勞動力稟賦被低估的嚴(yán)重程度也略低于男性，在業(yè)者的SEI事實核密度分布高于失業(yè)者的反事實核密度分布的程度也低于男性。因此，女性勞動力市場的區(qū)隔的模式和男性大致一致，只是區(qū)隔的程度略微降低。我們判斷女性勞動力市場的競爭不如男性勞動力市場激烈。

六、結(jié) 論

本研究利用CLDS數(shù)據(jù)，分析了城市勞動力市場中，勞動力人口對是否進入勞動力市場、是否退出和再次進入勞動力市場等勞動參與過程的影響因素。研究揭示勞動力的勞動稟賦的歧視性回報是最主要的影響勞動選擇的因素；家庭因素和社會因素雖然有影響，但是為次要因素。進一步的考察發(fā)現(xiàn)，高層主要勞動力市場與低層主要勞動力市場和次要勞動力市場的區(qū)隔是影響勞動選擇的重要機制——高層主要勞動力市場的失業(yè)者的勞動力稟賦被低估得更為嚴(yán)重；低層主要勞動力市場和次要勞動力市場中低勞動力稟賦的勞動力供給過多——是導(dǎo)致勞動力失業(yè)、在業(yè)以及再就業(yè)的主要因素。

研究結(jié)論將有助于我國勞動力政策的制定。當(dāng)前我國正在大力推進城市化進程，因此大量的農(nóng)業(yè)人口將不斷地進入城市勞動力市場，顯而易見城市勞動力市場存在的勞動稟賦的歧視性回報，對他們會更加嚴(yán)重；我們的研究揭示，在城市勞動力市場中，以低勞動稟賦的勞動者占主體的次要勞動力市場，其勞動力已經(jīng)供給過多，而大量的農(nóng)業(yè)人口進入城市，恰恰是進入這個次要勞動力市場，因此，他們的勞動參與將會受到市場的阻礙，且會大大加劇這一狀況，而這會進一步影響、遲滯我國城市化進程。因此，從政策制定上，要加大力度消除次要勞動力市場的區(qū)隔，著力提高次要勞動力市場人口的勞動稟賦，有針對性地開展各類職業(yè)技能的培訓(xùn)。

勞動力市場的區(qū)隔以及該區(qū)隔下勞動資源稟賦的供需差異及歧視性定價是本文的主要發(fā)現(xiàn)，但是它們的形成機制則是本研究所未能涉及的議題，這值得后續(xù)研究做進一步的分析。CLDS是一項追蹤調(diào)查，我們期待繼2012年的勞動力市場數(shù)據(jù)之后，其對2014年勞動力市場的追蹤數(shù)據(jù)，能給我們更多的實證線索，以幫助我們繼續(xù)跟蹤這一主題。

[參 考 文 獻]

Bartlett, Robin L, Haas, Paul.The natural rate of unemployment by race, gender, and class， Challenge，1997: 85—98.

Bulow J I, Summers L H. A Theory of Dual Labor Markets with Application to Industrial Policy, Discrimination, and Keynesian Unemployment. Journal of Labor Economics, 1986: 376—414.

Daymont T N, Andrisani P J. Job preferences, college major, and the gender gap in earnings. Journal of Human Resources, 1984, 19(3).

Dickens W T, Lang K. Labor market segmentation theory: Reconsidering the evidence. Netherlands：Springer, 1993：141—180

Doeringer, Peter B, Piore, Michael J. Unemployment and the dual labor market. The Public Interest , 1975,38: 67—79.

Doeringer, Peter B, Piore, Michael J. Internal labor markets and manpower analysis. ME Sharpe, 1985.

Heise, David R. Employing nominal variables, induced variables, and block variables in path analyses. Sociological Methods & Research, 1972,1(2): 147—173.

Hill M A. Female Labor Force Participation in Developing and Developed Countries-Consideration of the Informal Sector. The Review of Economics and Statistics, 1983, 65(3): 459—468.

Jacobsen, Joyce P, Levin, Laurence M. Effects of intermittent labor force attachment on women’s earnings. Monthly Lab. Rev, 1995,118: 14

Jencks, Christopher, Perman, Lauri, Rainwater, Lee. What is a good job? A new measure of labor-market success.American Journal of Sociology ,1988,93(6).

Jones F L, Kelley J. Decomposing Differences between Groups A Cautionary Note on Measuring Discrimination. Sociological Methods & Research, 1984, 12(3): 323—343.

Mouw, Ted. Job relocation and the racial gap in unemployment in Detroit and Chicago, 1980 to 1990. American Sociological Review,2000:730—753.

Parsons, Donald O. The male labour force participation decision: health, reported health, and economic incentives. Economica,1982, 49(193): 81—91.

Piore, Michael, Doeringer, Peter. Internal labor markets and manpower analysis. Lexington, Massachusetts, DC Heath,1971.

Piore, Michael J. Notes for Theory of Labor Market Stratification. Working Paper No. 95,Dept. of Econ., Mass. Instit. of Tech. Oct. 1972

Reich, Michael, Gordon, David M, Edwards, Richard C. Dual labor markets: A theory of labor market segmentation. American Economic Review, 1973 ,63(2):359—365

Schervish, Paul G. The structural determinants of unemployment: Vulnerability and power in market relations. New York: Academic Press, 1983.

Simler, Norman J. Long-term unemployment, the structural hypothesis, and public policy. The American Economic Review, 1964:985—1001.

Smith, Vicki. Managing in the corporate interest. Berkeley, CA. University of California Press,1990.

Stark, David. Rethinking internal labor markets: New insights from a comparative perspective. American Sociological Review,1986: 492—504.

Stern, Steven. Measuring the Effect of Disability on Labor Force Participation. Journal of human Resources, 1989,24(3).

Theodossiou, Ioannis, Yannopoulos, Andreas. Labour market segmentation and unemployment duration. Applied Economics Letters, 1998,5(9): 549—553.

Waddoups, Jeffrey, Assane, Djeto. Intersegment and Racial Differences in Nonemployment Mobility. The American Economist, 1992: 35—43.

Waite, Linda J, Stolzenberg, Ross M. Intended childbearing and labor force participation of young women: Insights from nonrecursive models. American Sociological Review,1976:235—252.

Winter-Ebmer, Rudolf, Zweimüller, Josef. Do they come back again? Job search, labour market segmentation and state dependence as explanations of repeat unemployment. Empirical Economics, 1992,17(2): 273—292.

Winsborough H H, Dickinson P. Components of negro-white income differences. American Statistical Association, 1971, 6(8).

Wright, Erik Olin. Class Counts Student Edition. Cambridge University Press, 2000.

《中國失業(yè)問題與財政政策研究》課題組.中國失業(yè)問題與財政政策研究. 管理世界，2005，(6):4—15.

蔡昉.二元勞動力市場條件下的就業(yè)體制轉(zhuǎn)換.中國社會科學(xué)，1998,(2): 4—14.

蔡昉, 都陽, 高文書.就業(yè)彈性、自然失業(yè)和宏觀經(jīng)濟政策——為什么經(jīng)濟增長沒有帶來顯性就業(yè)? 經(jīng)濟研究，2004，(9): 18—25.

曾湘泉.變革中的就業(yè)環(huán)境與中國大學(xué)生就業(yè). 經(jīng)濟研究，2004，(6):87—95.

李實, 鄧曲恒.中國城鎮(zhèn)失業(yè)和非正規(guī)再就業(yè)的經(jīng)驗研究.中國人口科學(xué)，2004，(4):4—12.

羅潤.也論二元勞動力市場條件下的就業(yè)體制轉(zhuǎn)換. 中國社會科學(xué)，1999, (2): 51—60.

喬明睿, 錢雪亞, 姚先國.勞動力市場分割、戶口與城鄉(xiāng)就業(yè)差異. 中國人口科學(xué),2009,(1).32—41.

王誠.中國就業(yè)轉(zhuǎn)型:從隱蔽失業(yè)、就業(yè)不足到效率型就業(yè). 經(jīng)濟研究,1996，(5): 38—46.

吳愈曉.勞動力市場分割、職業(yè)流動與城市勞動者經(jīng)濟地位獲得的二元路徑模式. 中國社會科學(xué)，2011，(1) :119—37.

吳忠民.轉(zhuǎn)型經(jīng)濟下中國的城市失業(yè)及勞動力流動. 經(jīng)濟學(xué)(季刊)，2003，(3):857—874.

嚴(yán)善平.人力資本、制度與工資差別——對大城市二元勞動力市場的實證分析.管理世界，2007，(6):4—13,171—172.

張翼.不同身份下崗職工的再就業(yè). 中國人口科學(xué)，2002，(1):12—20.

章元, 高漢.城市二元勞動力市場對農(nóng)民工的戶籍與地域歧視——以上海市為例. 中國人口科學(xué)，2011，(5):67—74.